【摘 要】
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为进一步提高矿井瓦斯涌出量的预测效率和精度,将主成分分析法（PCA）和极限学习机（ELM）神经网络相结合,建立基于PCA-ELM的矿井瓦斯涌出量预测模型。运用主成分分析法对矿井瓦斯涌
【机 构】
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辽宁工程技术大学安全科学与工程学院,辽宁工程技术大学矿业技术学院,山西焦煤集团博士后科研工作站
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为进一步提高矿井瓦斯涌出量的预测效率和精度,将主成分分析法（PCA）和极限学习机（ELM）神经网络相结合,建立基于PCA-ELM的矿井瓦斯涌出量预测模型。运用主成分分析法对矿井瓦斯涌出量影响因素样本进行主成分提取,去除各变量之间的线性相关,得到降维后的有效因子。再将这些有效因子作为ELM神经网络的输入层进行训练和预测,借助ELM神经网络不需较多参数调整、学习速度快、泛化性能好的特点,进行快速准确的预测。利用某典型矿井的实测数据进行实例分析,PCA-ELM方法预测的最大误差为0.2589,最小误差为0.03
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